[发明专利]基于新环境因子函数的软件可靠性增长模型的建模方法

摘要

本发明公开了一种基于新环境因子函数的软件可靠性增长模型的建模方法，解决由于Logistic曲线数学处理复杂，拟合和预测误差大的问题，采用NHPP类软件可靠性模型，在已有的失效数据上估计各个模型的参数，计算拟合误差，选出测试阶段最优的拟合模型，然后根据经验数据拟合环境因子，提出一种新的随时间变化的环境因子函数，通过环境因子和测试阶段的故障检测率得到运行阶段的故障检测率，建立基于新时间函数的环境因子的软件可靠性模型。本发明所建立的模型具有很高的估计精度，实用性，可以很好的预测软件系统的可靠性，解决了由于Logistic曲线数学处理复杂，拟合和预测误差大的问题。

主权项

1.一种基于新环境因子函数的软件可靠性增长模型的建模方法，其特征在于，该建模方法包括如下步骤：步骤一、将软件系统失效数据分离成测试阶段的失效数据和运行阶段的失效数据；步骤二、选择非齐次泊松过程类软件可靠性模型，利用测试阶段的失效数据采用最小二乘法估计所选择的各软件可靠性模型的参数，并采用误差平方和SSE和回归曲线方程的相关指数R-square评估所选择的各软件可靠性模型的性能，选择其中一个拟合效果最好的作为测试阶段的最优软件可靠性模型，进而得到测试阶段的随时间变化的平均故障检测率步骤三、定义随时间变化的平均的环境因子形式，确定运行阶段随时间变化的平均故障检测率随时间变化的平均环境因子为：k‾(t)=b‾test(t)b‾field(t)---(1)]]>其中，和分别代表测试和运行阶段随时间变化的平均故障检测率；运行阶段随时间变化的平均故障检测率为：b‾field(ti)=λ‾(ti)a-N(ti)---(2)]]>当t_i＝t时刻时，式(2)表示为：b‾field(t)=λ‾(t)a-N(t)---(3)]]>其中，i＝1，2，3…，n，N(t_i)表示在运行阶段从开始到ti时刻实测的累积失效数；a表示软件故障总数的估计；表示运行阶段的平均失效率，步骤四、确定新的环境因子的函数形式如下：k‾new(t)=A×e-Bt+C---(4)]]>其中，系数A表示环境因子变化的比例；系数B表示环境因子变化的速率；e^-Bt用于拟合环境因子的递增或递减趋势，当B＞0时，表示环境因子随时间t递减，当B＜0时，表示环境因子随时间t递增；系数C表示调整系数，使得环境因子的值有正数也有负数；根据步骤二中得到的值和步骤三中得到的值，在步骤一的软件系统失效数据集上使用最小二乘法估计三个待定系数A，B和C；步骤五、首先，结合得到的新的环境因子的函数形式，确定运行阶段的故障检测率的函数表达式，根据步骤三中式(1)得到：b‾field(t)=b‾test(t)k‾new(t)=b‾test(t)A×e-Bt+C---(5)]]>然后确定运行阶段的故障函数a_field(t)：a_field(t)＝(a-m(T))(1+αt)                (6)其中，T为软件发布的时间，m(T)为软件发布时期望的累积失效数，α表示错误引入率；步骤六、确定基于新环境因子函数的软件可靠性增长模型：m(t)=(a-m(T))(1+αt)(1-(A+CeBtA+C)-bB+C),t>0---(7)]]>其中，b表示步骤二得到的测试阶段的最优软件可靠性模型的模型参数。